Analisar público e origem dos negócios
Problema / Contexto
O sistema pode comparar segmento, porte, contexto, origem, ticket, recorrência, ciclo, qualidade percebida e serviços comprados, sempre como padrão observado na amostra.
História de usuário
Como gestor, sócio, quero analisar padrões de clientes e canais de origem, para aprender onde surgem negócios mais aderentes sem cristalizar um ICP cedo demais.
Comportamento esperado
- Selecionar período/amostra.
- Agrupar por segmento, porte, origem e outros atributos disponíveis.
- Comparar volume, conversão, ticket, ciclo, recorrência, qualidade e esforço quando houver dados.
- IA destaca padrões e diferenças.
- Exibir limitações da amostra.
Papel da IA
- IA sugere: identificar padrões transversais de público e origem para investigação.
- Humano valida: decidir se o padrão deve virar hipótese de mercado ou teste.
Regras de negócio
- RN1: Não olhar apenas volume.
- RN2: Qualidade percebida continua sendo percepção humana.
- RN3: Padrão de amostra não é causalidade nem ICP definitivo.
Dados envolvidos
- segmento — atributo — não — fato
- porte — atributo — não — fato
- origem — categoria — sim — fato
- ticket — indicador — não — indicador
- recorrencia — indicador — não — indicador
- ciclo — indicador — não — indicador
- qualidade_percebida — avaliação — não — decisão humana
- insights — lista — não — hipótese IA
Critérios de aceite
- Dada amostra, quando exibir padrão, então o sistema identifica período e base analisada.
- Dado atributo com poucos casos, quando gerar insight, então a limitação aparece.
Exceções e erros
- Dados faltantes não podem ser completados por suposição.
Fora de escopo
- ICP automático e excludente.
Dúvidas em aberto
- Nenhuma dúvida aberta identificada nas fontes atuais.
Histórico
| Data | O que mudou | Quem | Referência |
|---|---|---|---|
| 2026-09-15 | Criado no pacote de requisitos do MVP | LC Verum | Índice do MVP - Requisitos |
| 2026-09-16 | Numerado e importado para a documentação | Luiz | Registro de Mudanças |